一种改善犬皮肤与毛发健康状况的犬粮及其制备方法

    公开(公告)号:CN102972651A

    公开(公告)日:2013-03-20

    申请号:CN201210502202.7

    申请日:2012-11-30

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 一种改善犬皮肤与毛发健康状况的犬粮及其制备方法,属于宠物食品技术领域。本发明以鸡肉、大米和豆粕为主要原料,亚麻籽为主要功能添加剂,经粉碎、混合、挤压后,再经干燥、喷涂动植物脂肪、包装而制得。本发明在加工过程中添加亚麻籽提高犬粮中亚油酸、亚麻酸含量;选用双螺杆挤压技术,加工犬粮的同时,利用挤压膨化所需高温而使亚麻籽中有害成分--糖苷得以去除,使亚麻籽在本发明的添加更安全,并减小了亚麻酸、亚油酸的损失。与传统的直接添加不饱和酸的犬粮加工法相比,本发明不仅降低了营养损失以及生产成本,而且有效改善了实验犬皮肤与毛发的健康状况,使其皮肤更光滑、细腻、滋润、有弹性;毛发更柔软、顺滑、有光泽;具有很好的市场竞争力。

    智能巡检机器小车
    22.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101430214B

    公开(公告)日:2010-08-25

    申请号:CN200810235585.X

    申请日:2008-12-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种智能巡检机器小车,包括带行走轮和电动机的小车和安装于小车上的控制系统,小车上安装有光电轨迹检测器,所述控制系统包括电机驱动模块、轨迹采样及逻辑控制模块、通讯模块、红外避障模块、温湿度检测模块;小车通过通讯模块和上位机检测系统进行通讯。其优点是:将机器小车应用于粮库防火、防酶,可以全天候监测,避免人工消耗和人工的疏忽而导致火灾。小车可以在粮库里自动避障和寻找路径,自动巡逻,根据安装的传感器得到的数据来判断是否会引起火灾,消除隐患,还可以根据环境湿度,来判断粮食是否会发霉,同时可以去到人类无法到达的一些危险环境下,通过通信模块将传感器采集到的信息送至计算机,并通过计算机处理和显示。

    母婴无线监测服系统
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101427920A

    公开(公告)日:2009-05-13

    申请号:CN200810235584.5

    申请日:2008-12-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明涉及一种母婴无线监测服系统,是一种可穿戴的无线身体传感器网络,包括一个可穿戴的身体传感器网络服、收集与处理数据的移动网关、计算机和用户可视的人机界面,所述身体传感器网络服上设置有4个实时测量母亲和胎儿的健康状况、实时记录数据的无线人体传感器节点,所述无线人体传感器节点包括天线、无线电收发器、微处理器、内置传感器和电池组。本发明的优点有:具有低成本、低耗能的软硬件的设计,可以广泛推广和长期使用;能够对人体传感器节点传回的数据进行处理和分析,并提取出重要信息,对孕期并发症进行及早判断;采用抗干扰设计,减少了传感器节点间、传感器与环境间的无线电干扰,保证了重要医学数据的安全性。

    一种基于FPGA的三维卷积硬件加速器

    公开(公告)号:CN117973451A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410150439.6

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的三维卷积硬件加速器,属于硬件加速器领域。所述的基于FPGA的三维卷积硬件加速器包括指令分发模块、特征图输入控制模块、权重输入控制模块、偏置输入控制模块、缓存模块、计算控制模块、计算模块和输出模块通过合理开辟片上缓存并多次重复使用特征图、权重与卷积计算的中间结果,从而减少片上与片外数据交换的次数,提升整个加速器系统的推理时间并且减少能耗。同时设计了指令分发模块使得本加速器能灵活应对不同结构的卷积计算模型。

    基于尾句-上下文双重注意力模型的多轮对话生成方法

    公开(公告)号:CN110413729A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910554079.5

    申请日:2019-06-25

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 基于尾句-上下文双重注意力模型的多轮对话生成方法,属于人机对话领域。一个合适的回复应该是符合最后一个句子的语义且能够利用到整个上下文的信息。当前多轮对话生成主要基于层次的编码器-解码器结构。本发明提出了一个尾句-上下文双重注意力模型。每句话都通过编码器获取句子的语义表示。对最后一句话中每个词做注意力,同时对每句话的语义表示做注意力。二者拼接作为解码阶段的上下文向量。此外,本发明还引入了多头自注意力机制使得在获取每句话的语义表示时能更关注于关键的词。实验证明本发明方法的模型在自动评价和人工评价两个方面都超出了基准模型。

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